GLM-5.3'ün Açık Ağırlık Modeli Siber Saldırı Kapasitesini Artırıyor

Anthropic, beş ay önce Claude Mythos Preview adlı modeli sınırlı bir erişim programı olan Project Glasswing ile güvenlik uzmanlarına sunmuş, 10.000'den fazla kritik yazılım açığını ortaya çıkarmalarına yardımcı olmuştu. Şimdi aynı şirket, Zhipu AI'nın GLM-5.3 modelini inceleyerek, bu modelin benzer ya da daha yüksek siber saldırı yeteneklerine sahip olduğunu, ancak koruma mekanizmalarının neredeyse hiç bulunmadığını ortaya koydu.

Yapılan testlerde GLM-5.3, ExploitBench üzerinde 410 denemeden 50'sinde (yaklaşık %12) V8 motorundaki bilinen güvenlik açıklarını uçtan uca exploitlere dönüştürdü; Claude Mythos Preview ise %13,6 oranında başarılı oldu. Binary Exploitation benchmark'ında ise model, 100 rastgele seçilmiş OSS‑Fuzz görevinden %4'ünde tam kontrol akışı ele geçirme başarısı gösterdi. Önceki modeller (Claude Opus 4.6, GLM‑5.2) bu görevlerde hiç sonuç alamamıştı.

İnsan uzmanların yönlendirmesiyle yapılan deneylerde, GLM-5.3 bir gün içinde popüler bir web tarayıcısının JavaScript motorunda yeni açıklar keşfederek, ziyaretçi bilgisayarından dosya okuyan bir web sayfası exploit'i oluşturdu. Aynı model, kablosuz ve grafik sürücüleri gibi başka yaygın sistemlerde de potansiyel açıklar buldu. Daha küçük bir sürüm olan GLM-5.3‑Flash, sadece 20 dakikalık bir insan müdahalesi ve sekiz saatlik model çalışmasıyla, Chrome CVE‑2026‑11645 gibi bilinen bir açığı ARM64 hedefte çalıştırılabilir bir zincir exploit'e dönüştürdü; bu işlem Zhipu'nun API fiyatlarıyla 20,40 $ maliyet oluşturdu.

GLM-5.3'ün koruma katmanları, açık‑ağırlık olması nedeniyle basit tekniklerle (ör. “abliteration” adı verilen reddetme azaltma yöntemi) %90'dan %3'e düşürülebiliyor. Anthropic ekibi, bu işlemi 2.200 GPU saatinde (yaklaşık 4.400 $) tamamladı. Abliterasyon sonrası model, JailbreakBench, HarmBench ve StrongREJECT gibi zararlı istekleri reddetme oranlarını sırasıyla %3, %2 ve %12'ye indirdi, ancak yetenekleri (GPQA‑Diamond gibi genel bilimsel testlerde) neredeyse değişmedi. Ayrıca, sahte bir kırmızı‑takım ajanı hikayesi, düşünce token'larını önceden doldurma gibi yöntemlerle modelin zararlı taleplere %92‑%100 oranında yanıt vermesi sağlandı; bu durum, Claude modellerinde gözlemlenmedi.

Bu bulgular, GLM-5.3'ün savunmasız bir şekilde herkese açık olmasının siber tehdit ortamını kökten değiştirebileceğini, hem devlet hem de gayri‑devlet aktörlerinin bu tür modelleri kötüye kullanma riskini artırdığını gösteriyor. Aynı zamanda, savunma ekiplerinin de bu seviyedeki araçları erişilebilir kılmak için daha geniş bir erişim programına ihtiyaç duyduklarını vurguluyor.